Cannabis Vapor Exposure Alters Neural Circuit Oscillatory Activity in a Neurodevelopmental Model of Schizophrenia: Exploring the Differential Impact of Cannabis Constituents
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis use is highly prevalent in patients with schizophrenia and worsens the course of the disorder. To understand how exposure to cannabis changes schizophrenia-related oscillatory disruptions, we investigated the impact of administering cannabis vapor containing either Δ9-tetrahydrocannabinol (THC) or balanced THC/cannabidiol (CBD) on oscillatory activity in the neonatal ventral hippocampal lesion (NVHL) rat model of schizophrenia. Male Sprague Dawley rats underwent lesion or sham surgeries on postnatal day 7. In adulthood, electrodes were implanted targeting the cingulate cortex (Cg), the prelimbic cortex (PrLC), the hippocampus (HIP), and the nucleus accumbens (NAc). Local field potential recordings were obtained after rats were administered either the "THC-only" cannabis vapor (8-18% THC/0% CBD) or the "Balanced THC:CBD" cannabis vapor (4-11% THC/8.5-15.5% CBD) in a cross-over design with a 2-week wash-out period between exposures. Compared to controls, NVHL rats had reduced baseline gamma power in the Cg, HIP, and NAc, and reduced HIP-Cg high-gamma coherence. THC-only vapor exposure broadly suppressed oscillatory power and coherence, even beyond the baseline reductions observed in NHVL rats. Balanced THC:CBD vapor, however, did not suppress oscillatory power and coherence, and in some instances enhanced power. For NVHL rats, THC-only vapor normalized the baseline HIP-Cg high-gamma coherence deficits. NHVL rats demonstrated a 20 ms delay in HIP theta to high-gamma phase coupling, which was not apparent in the PrLC and NAc after both exposures. In conclusion, cannabis vapor exposure has varying impacts on oscillatory activity in NVHL rats, and the relative composition of naturally occurring cannabinoids may contribute to this variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».